Yapay Zeka ve Simülasyonun Kesişme Hikayesi

Bugün yapay zeka (AI) yetenekleri ve kapsamı, teknoloji karmaşıklığı arttıkça sürekli genişliyor. Bu
nedenle, mühendisler sistemlere yapay zekayı entegre etme göreviyle karşı karşıya kaldıklarında yeni
zorluklarla karşılaşıyorlar. Karmaşıklığın bir kısmı, yapay zeka modellerinin yalnızca eğitildikleri veriler
kadar etkili olduğu gerçeğinden kaynaklanmaktadır – eğer bu veriler yetersiz, yanıltıcı veya önyargılı ise,
modelin hesaplamaları da öyle olacaktır.


Yüksek seviyede, yapay zeka ve simülasyonun kesiştiği üç temel yol bulunmaktadır. İlk olarak, yetersiz
veri sorununu ele alma ile ilgilidir; çünkü simülasyon modelleri, toplaması zor veya maliyetli olabilecek
verileri sentezlemek için kullanılabilir. İkinci olarak, yüksek hesaplama maliyetine sahip karmaşık yüksek
doğruluklu simülasyonlar için yaklaşımlar olarak da adlandırılan AI modellerinin kullanımıdır. Üçüncüsü,
kontrol, sinyal işleme ve gömülü görüntü gibi uygulamalarda gömülü sistemlerde AI modellerinin
kullanımıdır; burada simülasyon, tasarım sürecinin önemli bir parçası haline gelmiştir.


Mühendisler, daha etkili yapay zeka modelleri geliştirmenin yeni yollarını buldukları için, bu makale
zamanın, model güvenilirliğinin ve veri kalitesinin zorluklarını çözmek için simülasyon ve yapay zekanın
nasıl bir araya geldiğini keşfedecektir.

Kurumsal e-bültenimize abone olarak FİGES hakkındaki güncel gelişmelerden haberdar olabilirsiniz.
Sosyal Medya'da FİGES
FİGES Facebook
FİGES Twitter
FİGES Linkedin
FİGES Instagram

© FİGES A.Ş. Tüm hakları saklıdır. Tasarım ordek.co.